Tesla GPU主要应用领域
生物信息学
排序以及蛋白质对接等极其密集型计算任务能够在支持CUDA的GPU上实现巨大性能提升。 当前，利用GPU（图形处理器）来处理各种生物信息学以及生命科学代码的工作正如火如荼地进行着。
计算化学
NVIDIA® Tesla® GPU 加速器让计算化学和生物学研究人员能够突破探索的极限。 凭借 NVIDIA Tesla GPU，科学家可以把标准 PC 变成一个 “计算实验室”，它能够以五倍的速度运行一般分子动力学、量子化学、可视化和用于蛋白质折叠的对接应用、生物分子互动建模以及虚拟筛选。
NAMD F1-ATPase 测试对比计算金融
目前，使用CUDA GPU平台进行的期权定价、风险分析、算法交易等工作正在进行之中。这项工作以及一些随机数字生成器以及蒙特卡洛模拟中具有代表性的图表如下：
计算流体动力学
目前正在进行的针对纳维—斯托克斯（Navier-Stokes）模型以及Lattice Boltzman方法的几个项目已经表明，利用支持CUDA的GPU能够实现大幅的速度提升。这一工作在下面内容中进行了说明，开始部分为图表，接下来是技术报告的链接。利用GPU进行的天气建模以及海洋建模工作也在进行之中。
计算结构力学
目前在计算结构力学领域，我们所熟知的ANSYS、Abaqus、MSC Nastran、IMPETUS Afea等软件，都逐步开发了对GPU加速模块的支持，使用户方便使用到GPU强大的计算能力
数据挖掘、分析学及数据库
数据库是当今企业的命脉。搜索数据库并找到有用信息已经成为一个巨大的计算难题。学术界以及微软、Oracle、SAP等公司的研究人员将依赖于支持CUDA的GPU来找到一款可扩展的解决方案。
采用Nvidia GPU技术的数据挖掘、分析学及数据库技术供应商
使用 RocketSim 在 GPU 上运行Verilog 模拟机器学习
工业与学术界的数据科学家已将 GPU 用于机器学习以便在各种应用上实现开创性的改进，这些应用包括图像分类、视频分析、语音识别以及自然语言处理等等。 尤其是深度学习，人们在这一领域中一直进行大力投资和研究。深度学习是利用复杂的多级「深度」神经网络来打造一些系统，这些系统能够从海量的未标记训练数据中进行特征检测。
虽然机器学习已经有数十年的历史，但是两个较为新近的趋势促进了机器学习的广泛应用: 海量训练数据的出现以及 GPU 计算所提供的强大而高效的并行计算。 人们利用 GPU 来训练这些深度神经网络，所使用的训练集大得多，所耗费的时间大幅缩短，占用的数据中心基础设施也少得多。 GPU 还被用于运行这些机器学习训练模型，以便在云端进行分类和预测，从而在耗费功率更低、占用基础设施更少的情况下能够支持远比从前更大的数据量和吞吐量。
将 GPU 加速器用于机器学习的早期用户包括诸多顶级规模的网络和社交媒体公司，另外还有数据科学和机器学习领域中一流的研究机构。 与单纯使用 CPU 的做法相比，GPU 具有数以千计的计算核心、可实现 10-100 倍应用吞吐量，因此 GPU 已经成为数据科学家处理大数据的首选处理器。
针对机器学习应用的基准测试程序医疗成像
医疗成像是最早利用 GPU (图形处理器) 计算加快性能的应用之一。GPU 在这一领域的应用日趋成熟，当前有多款医疗设备均配备了 NVIDIA Tesla GPU。
天气、大气、海洋建模与空间科学
不少天气和海洋建模应用程序，如WRF (天气研究与预测模型)和海啸模拟应用程序获得显著的性能提升，缩短了计算时间的同时亦改进了计算精度
